← 論文一覧に戻る

Coupled Sponge-City / Low-Carbon Transport Green-Infrastructure Siting: Optimization Code and Data Products (Xiaoshan, Hangzhou)

結合型スポンジシティ／低炭素交通グリーンインフラ立地最適化：コードとデータ製品（杭州市蕭山区） (AI 翻訳)

Kai Luan, Yue Liu, Xueying Li

Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)ジャーナル2026-08-09#エネルギー転換Origin: CN対象セクター: construction
DOI: 10.5281/zenodo.21860588
原典: https://doi.org/10.5281/zenodo.21860588

🤖 gxceed AI 要約

日本語

杭州市蕭山区を対象に、雨水流出・交通運用CO2・コストを統合した多目的最適化によりグリーンインフラの立地を決定するPythonパイプラインとデータ製品を提供。NSGA-IIIによるフロント解析、感度分析、ロバスト性検証を含む。低炭素交通と気候適応を同時に考慮した実践的ツール。

English

This paper provides a complete Python pipeline and data products for multi-objective spatial optimization of green infrastructure in Xiaoshan, Hangzhou, integrating stormwater runoff, transport operational CO2, and cost. It includes NSGA-III fronts, sensitivity sweeps, and robustness tests, offering a practical tool for combining low-carbon transport and climate adaptation.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本では、気候変動適応と脱炭素を統合した都市計画が求められており、本手法は自治体のグリーンインフラ戦略や国土強靱化計画に応用可能。特に、SSBJやTCFD開示における気候リスク評価への間接的示唆がある。

In the global GX context

Globally, this work aligns with the growing need to integrate climate adaptation and mitigation in urban planning. The open-source optimization framework can support cities in meeting climate resilience goals and aligning with frameworks like TCFD and CDP, which increasingly consider physical climate risks.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a reproducible optimization framework and dataset for coupled green infrastructure and transport decarbonization research.

🏢実務担当者:Offers a practical siting tool for urban planners and infrastructure developers to balance cost, flood risk, and emissions.

🏛政策担当者:Demonstrates a data-driven approach for integrating climate adaptation and low-carbon transport in urban policy.

📄 Abstract（原文）

Complete Python pipeline (numpy/pymoo/shapely) and all processed data products for the coupled stormwater-runoff / transport-operational-CO2 / cost multi-objective spatial optimization of green infrastructure in Xiaoshan District, Hangzhou. Includes the clustered NSGA-III fronts, beta/R_WALK sensitivity sweep, spatial-permutation decorrelation test, 5-seed robustness, and minimum-width corridor-constraint experiments. Companion to the Results in Engineering submission.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。

gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。